Open Source Large Language Models selbst betreiben

Ein Open Source Large Language Model (LLM, auf Deutsch: großes Sprachmodell) bietet zahlreiche Vorteile, und diese großen Sprachmodelle haben im Jahr 2023 einen weiten Sprung nach vorne gemacht: Sie sind sehr leistungsfähig geworden und können mittlerweile mit moderaten Hardwareanforderungen betrieben…

Mitfahrbänke auf der Überholspur: ChatGPT als High-Speed-Analyst für Umfrageergebnisse

Die fortschreitende Digitalisierung hat erhebliche Auswirkungen auf verschiedene Bereiche des täglichen Lebens, einschließlich der Mobilität. Mitfahrbänke werden in vielen Kommunen Deutschlands aufgestellt, um eine nachhaltige und kostengünstige Lösung abseits des motorisierten Individualverkehrs anzubieten. Leider werden sie in der Praxis oft…

Autonomes Fahren im off-road Bereich.

Autonomes Fahren: Denken wie ein Mensch

Das autonome Fahren, insbesondere abseits von Straßen, ist aufgrund der Umgebungsvielfalt und Unvorhersehbarkeit unterschiedlicher Situationen fehleranfällig. Ein Lösungsansatz für dieses Problem ist es, durch das Imitieren menschlicher Denkmuster die Leistung von Künstlicher Intelligenz (KI) zu steigern, um ein Kontextbewusstsein in…

Raus aus dem Schulalltag, rein in die Forschung – ein Sommerrückblick

Von der Schulbank in die Forschung: Als Schüler mehr über Software Engineering lernen, echte Einblicke in den Berufsalltag bekommen und dabei seine eigene Projektidee in die Tat umsetzen? Am Fraunhofer IESE ist das kein Problem! Von der Präsentation bis zum…

Pharma 4.0: Automatisierung in der Medikamentenproduktion

Pharma 4.0: Individualmedizin durch Digitalisierung bezahlbar machen

Die Automatisierung der Medikamentenproduktion (auch Pharma 4.0 genannt) bietet große Potenziale! – Mit ihrer Hilfe kann die Produktion von Arzneimitteln beschleunigt und kostengünstiger gestaltet werden. Ein Anwendungsbeispiel: Auf mRNA basierende Impfstoffe sowie Gen- und Zelltherapeutika bieten Medizinerinnen und Medizinern neue…

Integrated Process Planning and Scheduling for Service-based Production with Deep Reinforcement Learning (Part 1)

Current industrial production scheduling approaches assume that process planning is performed before scheduling and that process plans are fully or at least partially available before scheduling starts. However, this is not the case in service-based production [5]. Service-based production provides…

Digitale Gesundheitsanwendungen (kurz: DiGA) – ein Zwischenfazit

Digitale Gesundheitsanwendungen (DiGA) werden einerseits als Problemlösungen wahrgenommen, die den knappen Ressourcen in der Gesundheitsversorgung entgegenwirken, den Patient*innen zu einer aktiveren sowie selbstbestimmten Rolle bei der Gestaltung des individuellen Behandlungsprozesses verhelfen und zu einer personalisierten, präventiven und prädiktiven Versorgung führen…

Smart Systems

The Pursuit of Smartness in Software-based Systems

In this Fraunhofer IESE blog post series, we will explore the pursuit of smartness in software-based systems. In this initial post, we will discuss the concept of „smart“ within this context, pinpoint what lies at the heart of smart-based systems,…

KI-Vorhersagen auf der Spur – oder: Wie ein gutes Uncertainty Management den Umgang mit KI-Modellen erleichtert

Der Umgang mit Unsicherheiten stellt bei der Nutzung von KI-Vorhersagen in vielen Anwendungsbereichen einen entscheidenden Faktor dar. Das gilt insbesondere in der Medizin und beim autonomen Fahren. In der Medizin kann der Umgang mit Unsicherheit dazu beitragen, dass sich KI-Modelle…

Leveraging the power of Augmented Reality (AR) and storytelling to convey ideas – a use case

Are you searching for an engaging approach to convey your ideas to the public? Are you scouting for an appealing medium that would stand out from traditional content delivery methods, such as making a video or publishing an article? Are…

Utilizing the Asset Administration Shell to Make the Process Industry Changeable

The process industry is characterized by closed systems that cannot be inferred easily from the outside, enormous process durations, and long ramp-up and ramp-down times. As a result, changes to process plants are even more costly than in discrete manufacturing….